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其次，需要说明的是，当前的AI也绝非万能的，其局限性同样清晰：AlphaFold 在点突变细微结构预测上存在偏差，AI可能产生“幻觉”导致预测失误，一旦应用可能引发过敏、自身免疫等致命风险。保罗的c-KIT蛋白AlphaFold渲染置信度为54.55。AlphaFold的置信度量表中，70以下被视为低置信度，50附近接近"不确定"。
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此外，AlphaFold进行结构建模，锁定攻击靶点。保罗借助AlphaFold完成突变蛋白3D结构建模，这是疫苗研发的关键，因为免疫系统需要识别这些特定突变产生的“新抗原”。AlphaFold生成的蛋白质折叠模型，为后续匹配能够触发免疫反应的药物或肽序列提供了关键blueprint。
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